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El análisis predictivo, como metodología, resulta de gran utilidad en las empresas ya que permite predecir determinadas respuestas y conductas de los clientes, acciones de los proveedores o de la competencia y anticipar la performance de productos y procesos específicos.
El benchmarking nos permite establecer comparaciones de indicadores clave entre productos, procesos o entidades, con el fin de detectar los mejores en su clase y descubrir oportunidades de mejora.
¿Hay puntos de complementación y coincidencia entre estas dos metodologías?, la respuesta es sí y son muchos.
Una mirada sobre el análisis predictivo del negocio:
Los resultados del análisis predictivo del negocio (APN) son vitales para tomar decisiones objetivas y oportunas, a partir de datos que se recolectan y procesan en forma automatizada, para ofrecer segmentaciones y tendencias que reflejen la predicción de los comportamientos.
Para ello se emplean tecnologías de big data, machine learning e inteligencia artificial, fundamentales para hacer una correcta gestión de datos y convertir éstos en información apta para la toma de decisiones.
En los últimos años el APN se ha implementado con éxito tanto en la industria, como en los servicios y el comercio, pero especialmente en el ámbito del retail, las finanzas, los seguros y las empresas de tecnología.
Las áreas de mayor aplicación son: Comercial, Loyalty Marketing, Digital Marketing, E-commerce, Customer Service, Logística, Gestión de Riesgos, Mantenimiento y Manufactura.
La clave del análisis predictivo como forma de generar información que permita tomar mejores decisiones es la efectividad en el uso de la data, lo cual permite establecer patrones de comportamiento, sobre los cuales se tomarán las acciones que correspondan.
Benchmarking y APN, gestionando en modo “data driven”:
Hasta aquí encontramos muchos puntos de coincidencia y retroalimentación con el benchmarking, dado que éste nos permite establecer comparaciones, descubrir tendencias y visualizar la performance de los procesos a través de indicadores que son medidos con precisión a través de herramientas de Data Analytics.
Además el benchmarking, como fuente de información para el análisis predictivo, es impulsor de una conducción “data driven” proactiva, que anticipa las decisiones avizorando cómo van a evolucionar en el futuro ciertas variables y realizando los ajustes necesarios en cualquier área de una organización.
Por ejemplo la necesidad de modificar rutas de entrega, implementar premios para los clientes fieles o modificar puntos de venta para convertirlos en puntos de retiro de productos, pueden ser decisiones que tomadas a tiempo, pueden incrementar la rentabilidad en forma decisiva.
Cabe mencionar que los datos con que se alimenten tanto el benchmarking como el análisis predictivo deben ser de buena calidad, ya que las comparaciones y tendencias que se obtengan a partir del empleo de algoritmos sofisticados, no deben incluir data incompleta o errónea, para poder determinar con precisión los indicadores y las relaciones entre las variables, cuestiones claves para una buena predicción.
Elaboración de un benchmarking con análisis predictivo:
Para realizar con éxito un proceso de benchmarking y análisis predictivo hay que recorrer las siguientes etapas básicas:
1.- Definición del proyecto: estableciendo objetivos, identificando las fuentes de datos a relevar, los indicadores a medir, el tipo de resultados que se espera obtener tanto de las comparaciones (benchmarking) como de las predicciones y establecer el formato de los entregables (paneles digitales interactivos es lo mas útil y amigable para los usuarios).
2.- Captura y procesamiento de los datos provenientes de diferentes orígenes: utilizando herramientas para ordenar, clasificar, filtrar, seleccionar los datos y aplicar procesos de cálculo con ellos para obtener la información relevante.
3.- Análisis de datos: para reflejarlos en indicadores y gráficos que permitan visualizar la posición relativa de cada entidad, producto o proceso en estudio de benchmarking.
4.- Estadísticas y modelado predictivo: para validar hipótesis y probarlas utilizando modelos estadísticos y predictivos, utilizando algoritmos.
5.- Presentación de resultados: para visualizar los resultados analíticos en paneles digitales con funcionalidad “data mining”, de segmentación y filtrado, aplicando la tecnología al servicio de la toma diaria de decisiones.
6.- Mantenimiento, ajuste y monitoreo de modelos: para revisar el desempeño del modelo a fin de de mantenerlo vigente y entregando los resultados esperados.
Beneficios del benchmarking con análisis predictivo:
Ambas metodologías contribuyen a establecer estrategias de mercado, detectar oportunidades de mejora y aprovechar oportunidades de negocio, siendo de mucha utilidad para mejorar los procesos operativos y los propios productos o servicios
Entre los beneficios más trascendentes, se pueden mencionar:
- Predecir el rendimiento de cada campaña de marketing.
- Prevenir el fraude y mitigar riesgos.
- Establecer pronósticos de venta.
- Reducir costos.
- Contribuir al empleo más eficientemente de los recursos.
- Retener clientes y maximizarlos.
- Reducir la tasa de deserción de clientes.
- Identificar clientes de alto potencial.
En síntesis las técnicas de benchmarking y análisis predictivo ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones, definir cursos de acción anticipándose a la competencia y a los acontecimientos y optimizar el empleo de los recursos reduciendo costos.
Para solicitar información sobre la implementación de benchmarking con APN, por favor comuníquese a info@dasolutions.com.ar
09-08-2021